最近技术群里面有几个同学碰到了 删除Topic的问题, 怎么样也删除不掉,然后我协助排查之后,就做个记录,写篇文章,大家在碰到这类型的问题的时候应该怎么去排查
ETL,Extraction-Trasformation-Loading,即数据读取,转换,装载的过程,是构建数据仓库的重要环节。
摘要: 万变不离其宗 引言 本文给大家讲述的是我们如何去构建一个日志系统,用到了那些技术,为什么用这些技术,并且讲述了遇到的问题及优化的过程,希望给大家在实践中能够提供一些参考。 最近在维护一个有关于日志的项目,这个项目是负责收集、处理、存储、查询京东卖家相关操作的日志,我们这里就叫它“卖家日志”。在日常的开发过程中,可能我们对日志这个词并不陌生,例如我们常接触到的log4j、slf4j等等,这些日志工具通常被我们用来记录代码运行的情况,当我们的系统出了问题时,我们可以通过查看日志及时的定位问题的所在,从而
消息在通过 send() 方法发往 broker 的过程中,有可能需要经过拦截、序列化器 和 分区器 的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。
通常,在处理增、删、改之前,还存在相关的检查,特别是删、改的操作之前,都应该检查被操作的数据是否存在、是否具有权限对该数据进行操作,及可能存在的其它业务规则。
接下的例子以departments_v、employees_v两个视图数据为例(4条部门数据,9条人员数据)
WireShark安装,安装非常简单,处理安装路径自定义之外,其他都直接点下一步。
消息发送者生产消息发送到消息队列中,然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后,消息队列中不再有存储,所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
导读:数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块,分别是:日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接,构成DBus的工作原理:通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志(支持全量拉取);基于Logstash,flume,filebeat等抓取工具来实时获得数据,以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
今天讨论 Python 编程风格,如何写出更加Pythonic的代码是本篇讨论的话题。
在 Kafka 的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件,这个周期可以通过 broker 端参数 log.retention.check.interval.ms 来配置,默认值为300000,即5分钟。当前日志分段的保留策略有3种:
首先明确一下什么是异常,代码正常运行不会出问题,但是遇到意外,参数变量,不符合要求,发生意外,代码终止运行,就是异常。
CDC全称是Change Data Capture,我们通常将能够捕获数据变更的技术称为CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更,是一种用于捕获数据库中数据的变更技术。CDC的技术应用场景有数据同步、数据分发、数据集成等。
1. 为什么添加 Streams 数据流? Stream 数据流的使用越来越多,Redis 的作者 antirez 也在积极思考,如何让 redis 能够很好的支持数据流的使用场景 antirez 认为 Redis 现有的数据结构都不能很好的处理数据流,例如: (1)Sorted sets 有序集合中的元素根据他们的分值进行变化,不能自然的模拟不断被传递的消息,也不支持 client 阻塞等待新消息 (2)Lists 列表中的阻塞形式是一个元素对一个 client,并且 list 中的元素没有一个固定标识
异常处理是一种重要的编程技术,它可以帮助我们提高C++代码的健壮性和可维护性。通过合理地处理异常,我们可以使程序在面对错误和异常情况时更加稳定,并且能够更好地定位和解决问题。本文将介绍C++中的异常处理机制,并分享一些异常处理的最佳实践。
现代系统正变得越来越复杂,从单线程到多线程,从单体到微服务,从单节点到分布式,从本地到云端... … 复杂度使得程序产生预期的结果需要越来越多的必要条件,而每种条件都有其自身的成功概率,即使每种条件的成功概率都很高,根据墨菲定律,或早或晚一定会遇到不可预知的结果。
我们知道,虽然mysql innodb有自己的log,mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式:Row 模式,Statement 模式,Mixed模式。因为statement模式有各种限制,通常生产环境都使用row模式进行复制,使得读取全量日志成为可能。
可更新视图是指通过视图,来更新、插入、删除基本表中的数据。视图是一个虚拟表,即对视图的更新,实质上是更新基表。但是视图的构造很多时候是由多个表连接查询,以及结合聚合函数,分组过滤等等定义的。对于这类的视图,想要去更新,恐怕就显得力不从心了。因为涉及到多张表。本文简要描述可更新视图的特点并给出演示。
现在基本所有的文字编辑软件都会包含正则表达式的功能,但是不同的编辑器所使用的引擎实现原理是不一样的,现在大家用的有三种引擎:
指的是将多个不同的处理模块连接在一起,最后得出一个自己需要的结果的有向无环图(Directed Acyclic Graph/DAG)的系统。
当程序出现错误时,系统会自动引发异常。除此之外,Python 也允许程序自行引发异常,自行引发异常使用 raise 语句来完成。
微服务是指一个个单个小型业务功能的服务,由于各个微服务开发部署都是独立的,因此微服务天然是分布式的,因此,分布式系统的设计问题如CAP定理同样适合微服务架构,虽然微服务本身是无状态的,但是微服务是需要管理状态的。这些状态是指领域模型的状态或存储在自己的专有数据库中。 虽然我们使用微服务必须面对分布式系统,但是好的一方面是有很多关于如何建立复杂分布式系统的成熟模式和最佳实践。 典型的问题是微服务之间如果需要共享状态怎么办?实际是在分布式节点之间需要共享或复制状态。关于共享状态有几个解决方案: 1.微服务之间通过共享同一个数据库实现状态共享,但是因为微服务是使用自己专用的数据库,因此,数据库共享方案在微服务中是不适用的,违背了微服务架构宗旨。 2.通过调用同一个微服务实现状态共享,比如A服务和B服务需要共享C数据状态,而C数据状态是由C服务管理的,那么,A服务和B服务共同调用C服务不就是获得同一个C状态吗? 但是考虑到分布式系统下,A服务和B服务可能不在同一个节点服务器上,或者不同Docker VM中,那么服务之间调用就需要网络通讯,通常RPC是一种通过网络调用远程服务器上其他服务的同步方式,但是,RPC虽然将网络编程藏起来,其实藏是藏不住,结果造成抽象泄漏了。 "Asynch message-passing makes constraints of network programming firstclass instead of hiding them behind the RPC leaky abstraction"异步消息传递使得网络编程变成第一公民(显式),而不是像RPC隐藏了网络编程却造成抽象泄漏。 在分布式系统中使用异步消息必然会遭遇最终一致性。甚至可以说微服务是使用最终一致性的(microservices use eventual consistency) 最终一致性Eventual Consistency 最终一致性是一种用于描述在分布式系统中数据的操作模型,在分布式系统中状态是被复制然后跨网络多节点保存,其实在关系数据库集群中,最终一致性被用来在集群多个节点之间协调数据复制的写操作,数据库集群中这种写操作挑战是:各个节点接受到的写操作必须严格按照复制的次序进行,这个次序是有时间损耗的,从这个角度看,数据库在集群节点之间的这种状态复制还是可以被认为是一种最终一致性,所有节点状态在未来某个时刻最终汇聚到一个一致性状态,也就是说,最终达成状态一致性。 当构建微服务时,最终一致性是开发者 DBA和架构师频繁打交道的问题,当开始在分布式系统中进行状态处理时,头疼问题更加严重。核心问题是: 如何在保证数据一致性基础上保证高可用性呢? 事务日志 几乎所有数据库都支持高可用性集群,大多数数据库对系统一致性模型提供一个易于理解的方式,保证强一致性模型的安全方式是维持数据库事务操作的有序日志,理论上理由非常简单,一个事务日志是一系列数据更新操作的动作有序记录集合,当其他节点从主节点获得这个事务日志时,能够按照这种有序动作集合重新播放这些操作,从而更新自己所在节点的数据库状态,当这个事务日志完成后,次节点的状态最终会和主节点状态一致。 这种事务日志非常类似于财务中记账模型,或者类似银行储蓄卡打印出来的流水账,哪天存入一笔钞票(更新操作),哪天又提取了一笔钞票(更新操作),最后当前余额是多少(代表数据库当前状态)。 Event Sourcing Event sourcing事件溯源是借鉴数据库事务日志的一种数据持久方式,在ES中,事务单元变得更细粒度,使用一系列有序的事件来代表存储在数据库中的领域模型状态,一旦一个事件被加入事件日志,它就不能被移走或重新排序,事件被认为是不可变的,事件序列只能被追加方式存储。 因为微服务将系统切分成一个个松耦合的小系统,每个系统后面都独占自己的数据库,虽然,微服务是无态的,但是它需要操作自己数据库的状态,如何保证微服务之间操作数据库数据的一致性成了微服务实践中重要问题,使用ES能够帮助我们实现这点。 聚合可以被认为是产生任何对象的一致性状态,它提供校订方法用来进行重播产生对象中状态变化的历史。它能使用事件流提供分析数据许多必要输入,能够采取补偿方式对不一致应用状态实现事件回滚。 事件流共享 我们在微服务之间相互调用中通过引入异步机制,如果不同微服务之间存在共享的状态,或者说需要访问其他微服务的专用数据库,那么我们无需将本来专有的数据库共享出来,也无需在服务层使用2PC+RPC进行性能很慢的跨机同步调用,而是将改变这些共享状态的事件保存并共享,将领域事件以事务日志的方式记录下来,保存在一个统一的存储库,现在EventSourcing标准的存储库是 Apache Kafka。 也就是说,微服务之间共享的不是传统数据库,而是Apache Kafka,通过读取ES的事务日志和重新播放,我们可以得到任何时
场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。
leetcode每日一题:738. 单调递增的数字:https://leetcode-cn.com/problems/monotone-increasing-digits/
“不懂得日志,你就不可能完全懂得数据库”Jay Kreps说道,Jay Kreps是LinkedIn公司首席工程师,本文介绍他本人对于日志的心得体会,包括日志是什么,如何在数据集成、实时处理和系统构建中使用日志等。 ◆ ◆ ◆ 我们最后要讨论的是在线数据系统设计中日志的角色。 在分布式数据库数据流中日志的角色和在大型组织机构数据完整中日志的角色是相似的。在这两个应用场景中,日志是对于数据源是可靠的,一致的和可恢复的。组织如果不是一个复杂的分布式数据系统呢,它究竟是什么? 如果换个角度,你可以看到把整个组织系
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程,以及自己的一些思考。
事务A和事务B都读取了同一行数据, 比如原数据行的值是100,事务A是将数值读取出来+1并更新, 事务B是读取数值+2并更新。当事务A和事务B都读取到了100,事务A首先完成并更新为101,事务B随后完成更新成了102。这样事务B就把事务A的结果覆盖了。
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
根据面试经验而言,能在简历上写上原理、源码等关键词的,是非常具备核心竞争力的.上周和粉丝交流面试情况如下
很多人其实不是很重视错误处理,但对于构建一个健壮的nodejs应用,错误处理是非常重要的一件事情,希望本文可以给你一些启发。 先抛出几个问题: 1、应该用哪种方式暴露错误?throw、callback(err, result)、Event Emitter或者其他方式? 2、如何假设函数的参数?是否应该检测类型正确?非null,IP,QQ号码? 3、函数参数不符合预期该怎么处理? 4、应该如何区分不同类型的错误?例如Bad Request、 Service Unavailable 5、应该如何提供有用的错误信
在MySQL数据库中,索引是提高查询性能的关键。为了进一步优化查询性能,MySQL引入了索引下推的概念。索引下推是指在使用索引进行查询时,将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理,减少不必要的数据读取和传输,从而提高查询效率。
使用两个哈希表,一个记录words数组中每个字符串出现的次数,一个记录当前滑动窗口中每一个字符串出现的次数。
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如题所示,我们有的时候直接使用左连接查询,当右表不存在该数据的时候,是可以查出带有null的列。可是当在where条件中有右表相关的筛选条件时,我们惊奇的发现查询的结果不带null值了,换句话说就是查出来的结果比预期的少。
处理用户输入和异常是编写Python程序中的重要部分,因为它们可以帮助确保程序在不受控制的输入或意外情况下能够正常运行。下面是处理用户输入和异常的一些建议:
本文是用来系统阐述在MySQL中,不同语句在各种条件下的加锁情况,并不是解释各种锁是什么(或者说加锁的本质是什么)
昨天我们学习了 if 嵌套语句的基本语法,并结合实际案例学习基本用法,虽然 if 嵌套语句可以很好的解决我们的问题,但是有时却让代码显得有些复杂了,其实,有时我们可以用一些更简单的方式来解决需要用 if 嵌套解决的问题。比如,驾照考取的年龄限制问题,C1的驾照考取年龄要求必须在18周岁至70周岁之间。针对这个问题,我们先来用 if 嵌套来解决看看。
在研究 Flink CDC 时,其中涉及了 Debezium,便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么,以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
译自 Stream Processing 101: What’s Right for You? 。
其实啊,“XXX语句该加什么锁”本身就是个伪命题,一条语句需要加的锁受到很多条件制约,比方说:
数据库查询时,对单表的查询很难满足需求,通常都需要多表联合查询。多表连接大致分为内连接和外连接。
都是一些非常非常基础Java入门学习的题,是我最近参加各大IT公司笔试后靠记忆记下来的,经过整理献给与我一样参加各大IT校园招聘的同学们,但是IT公司就喜欢考这些基础的东西,所以为了能进大公司就~~~当复习期末考吧。花了不少时间整理,在整理过程中也学到了很多东西,请大家认真对待每一题~~~
题目链接:AT4230 [ABC104B] AcCepted 一道非常简单的模拟题,直接根据题意做就行了。 判断条件: s 的第一个字符是 A ; 在 s 的第三个字符和倒数第二个字符之间有且只有一个字符 C ; 除去上述提到的 A 和 C 以外的所有字符都必须是小写。 Code: #include <iostream> #include <cstring> #define first 0 #define RET return 0 #define WA std::cout << "WA" #de
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
触发器(Trigger)是 MySQL 中非常实用的一个功能,它可以在操作者对表进行「增删改」 之前(或之后)被触发,自动执行一段事先写好的 SQL 代码。
Debezium是一个分布式平台,它将您现有的数据库转换为事件流,因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上,并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史,您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃),在重新启动时,它将开始消耗它停止的事件,因此它不会错过任何东西。
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(1)要添加的数据项均合理,在界面保存成功后,检查数据库中是否添加了相应的数据:select查询
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